JP4061377B2 - 3次元データからの特徴抽出装置 - Google Patents
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Description
遷移が含まれる動画像に対する動作の認識を行なう。基本実験で用いた行動データを人間の行動が連続するようにつなぎ合わせることにより行動の遷移が含まれるデータを作成した。図10を見ると、判別空間内での行動クラス間の遷移がほぼ直線状にきれいに現れている。
Claims (8)
- 注目画素と相関を取る画素の位置を示す相関パターンの内、3次元方向に平行移動することにより一致する相関パターンを1つを残して他を削除した相関パターンを用い、動画像データを3次元データと見なして、相関パターン毎に注目画素値と相関を取るべき1つあるいは複数の画素の画素値との積を取り、相関パターン毎に前記積を所定3次元範囲の画素について積分する立体高次局所自己相関によって特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
前記特徴データから多変量解析手法により得られた係数データを使用し、前記特徴データから新特徴データを生成する新特徴データ生成手段と、
予め動作が既知の動画像データから生成された新特徴データである登録データと前記新特徴データ生成手段から出力される新特徴データとを比較することにより、動作の認識を行う認識手段と
を備えたことを特徴とする3次元データからの特徴抽出装置。 - 前記立体高次局所自己相関においては、相関を取る範囲を注目画素を中心とする3×3×3画素の範囲とすることを特徴とする請求項1に記載の3次元データからの特徴抽出装置。
- 前記立体高次局所自己相関においては、注目画素のみの0次相関パターン、注目画素と相関を取る近傍の1画素からなる1次相関パターン、注目画素と相関を取る近傍の2画素からなる2次相関パターンによって相関を取ることを特徴とする請求項1に記載の3次元データからの特徴抽出装置。
- 更に、動画像データから隣接するフレーム間で輝度値の差分を取ったフレーム間差分データを生成するフレーム間差分データ生成手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載の3次元データからの特徴抽出装置。
- 前記フレーム間差分データの差分値の絶対値が所定の閾値以上であるか否かによって値が決定される2値化手段を備えたことを特徴とする請求項4に記載の3次元データからの特徴抽出装置。
- 前記特徴データ抽出手段は、
新たな動画像のフレームデータを入力する入力手段と、
前記フレームデータを動画像データに追加したことによって新たに生成される特徴データを生成する特徴データ生成手段と、
前記新たに生成された特徴データをフレームデータと対応して保存すると共に現在の特徴データに加算する加算手段と、
所定の時間窓と対応する時間が経過したフレームデータと対応する特徴データを読み出して現在の特徴データから減算する減算手段と
を含むことを特徴とする請求項1に記載の3次元データからの特徴抽出装置。 - 前記認識手段は、予め既知の異なる対象毎の動作を記録した動画像データから生成された登録データと前記新特徴データ生成手段から出力される新特徴データとを比較することにより、前記対象を特定することを特徴とする請求項1に記載の3次元データからの特徴抽出装置。
- コンピュータを
注目画素と相関を取る画素の位置を示す相関パターンの内、3次元方向に平行移動することにより一致する相関パターンを1つを残して他を削除した相関パターンを用い、動画像データを3次元データと見なして、相関パターン毎に注目画素値と相関を取るべき1つあるいは複数の画素の画素値との積を取り、相関パターン毎に前記積を所定3次元範囲の画素について積分する立体高次局所自己相関によって特徴データを抽出する特徴データ抽出手段、
前記特徴データから多変量解析手法により得られた係数データを使用し、前記特徴データから新特徴データを生成する新特徴データ生成手段、
予め動作が既知の動画像データから生成された新特徴データである登録データと前記新特徴データ生成手段から出力される新特徴データとを比較することにより、動作の認識を行う認識手段
として機能させることを特徴とする3次元データからの特徴抽出プログラム。
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